Kundenzufriedenheit erkunden
Das Zusammenführen von Datensätzen ist eine zentrale Fähigkeit in der Datenanalyse, besonders wenn zusammenhängende Daten aus verschiedenen Quellen stammen. Du arbeitest an einem Projekt für ein Finanzinstitut, um den Zusammenhang zwischen Kreditgenehmigungsquoten und Kundenzufriedenheit zu verstehen. Es wurden zwei separate Studien durchgeführt: eine zur Genehmigungsquote basierend auf verschiedenen Faktoren und eine zur Kundenzufriedenheit unter unterschiedlichen Bedingungen. Deine Aufgabe ist es zu analysieren, wie die Genehmigungsquote mit der Kundenzufriedenheit zusammenhängt, wobei du eine weitere Variable wie die Zinssätze berücksichtigst.
Die DataFrames loan_approval_yield und customer_satisfaction sowie pandas als pd, numpy als np, seaborn als sns und matplotlib.pyplot als plt wurden für dich geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Versuchsplanung mit Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Merge the two datasets
merged_data = pd.____(loan_approval_yield,
____,
on='____')